为什么要学习

学习就是为了解决问题，绝学无忧

学习流程

知识留存率： 流程：

方法（基于思维状态）（概念性学习）：

• 从学习开始的时候，就要开始整理自己的逻辑，让你的知识有一个“框架”可以依附，否则你会一直是离散的状态。
• 但不要指望你的框架一开始就是完善或者对的，只要有效把你当前的认知总结出来就好，甚至只花10分钟的时间都可以，因为没有细节去填充，你花的时间越多，你就越被自己迷惑了。
• 然后开始看教材，修正你原来的逻辑框架，这种修正，既可以是对框架整个认识的修正，也可能是对框架“断语”的修正。比如，你一开始认为立体几何是“计算体积的几何”，后来看到细节后，发现它是计算线性三维空间中位置关系的几何，你可以调整你原来的范围定义。你一开始“断言”：理解一个立体形状，需要找到一些和视线垂直的面才能获得那个面的真正长度。但后面你在教材中找到了从任意切面计算非垂直切面的计算方法，这个断言可以改变或者进行补充。
• 当教材中，或者我们生活中，实验中，你发现和你的框架不符的东西，作为一个和逻辑不一致的断言记录下来，它们就像当初说的“物理大厦的最后两朵乌云”一样，会成为你更进一步的关键逻辑的。这一点很重要：不要为了模型的完美，而拒绝对事实的认知。是事实定义模型，而不是模型定义事实。
• 用自己的语言或者典型例子重新描述教材的概念，好记比严谨更重要，因为这可以是两件事：用你好记的语言记住概念，然后用严谨的表述去解决问题，这不需要统一在一起的。
• 在自己重新描述教材概念的时候，尽量和教材的概念不一样，尝试用“其实就是XXXX嘛”这种方法去表述它，这样能让你最终明白教材为什么要那样定义。
• 不要指望模型可以取代细节知识和经验，模型知识帮助你整理知识，让你快速发现知识细节，它不能取代你去不断学习和实习细节知识。模型只属于你自己，其他人看你的抽象，也学不会你掌握的知识；反过来，你看别人的总结，可能对你有所帮助，但一定无法取代你本身去学习那些细节，所以，反复实习，反复刷题，仍是你进一步学习进去的必要条件，那是不可取代的，但模型可以避免你无效刷题，刷了半天一点进步没有。

生理学（神经可塑性）：
细节参考文章，我拿出粗略的框架。
神经系统是可变的，25岁前，这种变化主要是去除不符合目标的连接过程(突触连接形成的神经网络)；25岁后，必须经过一系列步骤来改变内部状态，以使得能够改变你的大脑。
神经系统有两个广泛的功能集，一些是反射性的，比如呼吸、心率，行走。当我决定改变某种行为，某种反应，需要将它带入我们的意识，这种意识提示大脑和其他神经系统，未来参与这些反射性行为时，这些反射性行为需要特殊处理。所以神经可塑性第一步是意识到你想改变某些东西。
当我们有意识地想要做一些改变，我们的前脑，特别是前额叶皮层，会向神经系统发出信号，告诉我们注意到这里即将发生的东西、感受或体验是值得关注的。当仔细关注时，大脑会从不同地方释放神经化学物质，跟神经可塑性紧密关联的：肾上腺素、乙酰胆碱

• 表皮素：从大脑中释放的肾上腺素我们称之为表皮腺素，从肾上腺腺体释放的称之为肾上腺素，两者是同一类化学物质。
  表皮腺素从脑干的蓝斑区域释放，蓝斑通过轴突的小线发送，将大脑用神经化学物质表皮腺素冲刷(只有高度警觉的时候才会释放表皮腺素)，它会使大脑变得很警觉。但获得可塑性的关键是同时存在表皮素和乙酰胆碱
• 乙酰胆碱：脑干有一个区域，丘脑，不断接受来自各种感觉输入，过滤向上发送信号。当我关注某件事时，我会产生一个关注锥，生理层面是乙酰胆碱正在增强我关注部分的信号。所以表皮素用来警觉，乙酰胆碱用来聚焦这些输入。
• 前脑区域：该区域应该是引导形成神经链接？该区域释放乙酰胆碱，进一步整理过滤完一次的信号，引导形成新的神经链接

所以现在，加大对这三个部位的刺激，就可以获取快速学习的能力，用电极插进大脑，放电刺激。

原理性层面解释完了，具体到操作层面。第一步是，如何创造深度专注。我们有物理工具、药物、行为工具。
考虑行为工具，大脑的注意力与我们的视觉系统有关，当我们眼睛稍微内向移动以对准特定的视觉目标时，我们的视觉世界缩小了，视觉聚焦水平提高，这是因为大脑中可塑性相关的区域的乙酰胆碱和肾上腺素的释放导致。对于听力学习导向的人，他们会闭上双眼，创造一个听觉注意力力锥。
也可以通过激励、恐惧、爱等心理技巧，或者药物增加警觉，但是注意力还是得靠听觉、视觉来聚焦。
要注意，典型的学习过程顶多持续90min，且一天顶多进行3-4次有效学习过程。学习完一个周期，需要结合睡眠让新形成的神经序列自动巩固，可以小睡，也可以冥想，还有去散步，冥想和散步属一种特殊的非睡眠深度休息模式。

生理学(运动学习)：不涉及

提高效率

综上，既然学习的目标是解决问题，那就看看我们如何解决问题：
意识到问题–>界定问题–>寻找线索–>提出解决方案–>执行方案–>返回3、4步(重复)–>解决问题。所以学习的核心在3、4、5、6步，有没有办法可以加速这个过程呢？

我寻找线索的方法是问搜索引擎，有些人喜欢问人。搜索引擎就是把关键词相关的网页抓过来，如果其他人解决过同类问题并文字化或视频化，我就能参照他的经验解决问题。
现在出现chatgpt，它可以解析自然语言，给出相应的解决方案，无疑降低了搜索引擎的使用门槛。
有一种可能，我们已经看过相关材料，但是并没有深刻理解，等到几年后碰到类似的问题，又重新查资料，我的做法是保存这些材料，用recoll搜索关键字，大大加速寻找线索的过程。我自己写的东西也加入到被搜索材料，这样可以保持一个增量的知识库，减少动用搜索引擎的次数(搜索历史也要加入被搜索文件：recoll的搜索历史，搜索引擎的搜索历史)。

如果提不出解决方案，说明缺乏前置知识，需要补充知识库，引入一些新概念。通过搜索引擎或问人来找线索

执行方案最重要的是条件是否具备，需要调动资源，搭建环境，然后才能验证解决方案。在我们生活中，会频繁用到某些环境，比如开发环境，工作环境，这类环境的设计和维护就很重要。比如我之前提到的：电脑环境的无缝迁移、地理环境的无缝迁移、工作环境的无缝迁移。
具体的搭建过程，肯定要集齐一组相互依赖的资源，且要维持这个环境存在一段时间。资源，有的话直接用，没有的话找人交换，如果可以复用其他人的资源，成本最低，就酱

返回3、4步，最好有一个纠错机制，比如错题本，记录下解决同一类问题每次卡壳的地方，形成一张清单。
具体下面链接提到了：

• 泛化目标(孤立使用指令和归纳学习)
• 材料瓶颈(没搞清楚前置知识，返回去搞清楚不清楚的知识点)
• 模型瓶颈(先用实例型材料构建感知，再解除描述性材料)
• 无效训练(对有效材料进行完正的有效训练；对指令性材料进行精细加工，扩充新例子，与旧知识建立联系)
• 成果测试(一定要提供回溯方向，提供原始材料的上下文)
• 知识验证(输出，我这篇文章就是)

巩固学习成果

我的个人成长管理体系里有一个产出成果管理，成果管理分为两部分：学习成果、项目成果，学习成果包括思维和生产力。我想解答学习成果的产出是什么，以下是我的思考：

什么是产出成果？

这个跟目标相关，所有对推进实现目标有帮助的，都算有效产出成果； 不管是选题，路径探索，通道建设，调整前两者，获取成果 怎么衡量呢？ 我在日复盘加一句吧：今天的产出成果是什么？

0811
注意产出成果的复用

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每天的关注点就是产出成果，得设计一套系统让产出成果留存

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产出成果留存，第一种方式是文字，可以通过recoll调取，反正我记录了整个过程，调取的时候能带出相关上下文。
第二种是我搭建的程序，如《播客转移方法》中提到的，那些bash脚本，网站服务，就是我的产出成果。
思维的改变是一个很不直观的事，只能通过分析这些留存的资料，你可以维持一张列表，一些需要持续关注的问题，隔两三个月拿出来，看看有新思路木有，有的话可以追溯留下的资料，寻找新思维的起点。

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in nek 快速学习
学习观 断墨寻径
how to focus to change your brain_ the humab lab